PEMANFAATAN CITRA LANDSAT
I. PENDAHULUAN
Teknologi penginderaan jauh merupakan pengembangan dari teknologi pemotretan udara yang mulai diperkenalkan pada akhir abad ke 19. Manfaat potret udara dirasa sangat besar dalam perang dunia pertama dan kedua, sehingga cara ini dipakai dalam eksplorasi ruang angkasa. Sejak saat itu istilah penginderaan jauh (remote sensing) dikenal dan menjadi populer dalam dunia pemetaan. Eksplorasi ruang angkasa yang berlangsung sejak tahun 1960 an antara lain diwakili oleh satelit-satelit Gemini, Apollo, Sputnik, Solyus. Kamera presisi tinggi mengambil gambar bumi dan memberikan informasi berbagai gejala dipermukaan bumi seperti geologi, kehutanan, kelautan dan sebagainya. Teknologi pemotretan dan perekaman permukaan bumi berkembang lebih lanjut dengan menggunakan berbagai sistim perekam data seperti kamera majemuk, multispectral scanner, vidicon, radiometer, spectrometer yang berlangsung sampai sekarang. Bahkan dalam waktu terakhir ini alat GPS (Global Positioning System) dimanfaatkan pula untuk merekam peta ketinggian dalam bentuk DEM (Digital Elevation Model).
Pada tahun 1972 satelit Earth Resource Technology Satellite - 1 (ERTS-1), sekarang dikenal dengan Landsat, untuk pertama kali diorbitkan Amerika Serikat. Satelit ini dikenal sebagai satelit sumber alam karena fungsinya adalah untuk memetakan potensi sumber alam dan memantau kondisi lingkungan. Para praktisi dari berbagai bidang ilmu mencoba memanfaatkan data Landsat untuk menunjang program pemetaan, yang dalam waktu pendek disimpulkan bahwa data satelit tersebut potensial untuk menunjang program pemetaan dalam lingkup area yang sangat luas. Sukes program Landsat diikuti oleh negara-negara lain dengan diorbitkannya berbagai satelit sejenis seperti SPOT oleh Perancis, IRS oleh India, MOSS dan Adeos oleh Jepang, ERS-1 oleh MEE (Masyarakat Ekonomi Eropa) dan Radarsat oleh Kanada. Pada sekitar tahun 2000 sensor berketelitian tinggi yang semula merupakan jenis sensor untuk mata-mata/intellegence telah pula dipakai untuk keperluan sipil dan diorbitkan melalui satelit-satelit Quickbird, Ikonos, Orbimage-3, sehingga obyek kecil di permukaan bumi dapat pula direkam.
Penggunaan data satelit penginderaan jauh di bidang kebumian telah banyak
dilakukan di negara maju untuk keperluan pemetaan geologi, eksplorasi mineral dan energi, bencana alam dan sebagainya. Di Indonesia penggunaan dalam bidang kebumian belum sebanyak di luar negeri karena berbagai kendala, diantaranya data satelit cukup mahal, memerlukan software khusus dan paling utama adalah ketersediaan sumberdaya manusia yang terampil sangat terbatas. Dalam pembahasan kali ini akan lebih ditekankan pada perkembangan teknologi penginderaan jauh tanpa membahas prinsip dasarnya secara mendalam, selain itu membahas mengenai prospek penggunaannya untuk bidang geologi secara umum.
II. SISTEM PENGINDERAAN JAUH
Konsep dasar penginderaan jauh terdiri dari beberapa elemen meliputi sumber tenaga, atmosfer, interaksi tenaga dengan objek, sensor, dan sistem pengolahan data. Seluruh sistem penginderaan jauh memerlukan sumber energi baik aktif (misalnya, sistem penginderaan jauh radar) maupun pasif (misalnya, sistem penginderaan jauh satelit secara optik). Spektrum elektromagnetik merupakan berkas dari tenaga elektromagnetik yang meliputi sinar gamma, x, ultraviolet, tampak, inframerah, gelombang mikro, dan gelombang radio. Spektrum elektromagnetik yang biasa digunakan dalam penginderaan jauh adalah sebagian dari spektrum ultraviolet (0,3 - 0,4mm), spektrum tampak (0,4 – 0,7mm), spektrum inframerah dekat (0,7 - 1,3 mm), spektrum inframerah thermal (3-18 mm), dan gelombang mikro (1mm-1m). Interaksi tenaga dengan objek sesuai dengan asas kekekalan tenaga, maka terdapat tiga interaksi, yiatu dipantulkan, diserap, dan ditransmisikan / diteruskan. Besarnya tenaga yang dipantulkan, diserap, ditransmisikan akan berbeda pada tiap penutupan lahan. Hal ini mengandung pengertian bahwa apabila nilai tenaga yang dipantulkan pada suatu tempat sama dengan tempat lain maka dapat disimpulkan tempat tersebut memiliki karakteristik penutupan lahan yang sama.
Gambar system penginderaan jauh
Resolusi merupakan ukuran kemampuan sensor dalam penginderaan jauh satelit. Dalam suatu sistem sensor satelit terdapat empat macam resolusi. Yaitu, resolusi spasial yang merupakan kemampuan sensor satelit dalam mengindera ukuran terkecil suatu objek. Resolusi temporal merupakan kemampuan sensor satelit untuk merekam pada tempat yang sama dalam periode waktu tertentu. Resolusi radiometrik yaitu ukuran kemampuan sensor dalam merekam atau mengindera perbedaan terkecil suatu objek dengan objek yang lain (ukuran kepekaan sensor). Resolusi spektral merupakan ukuran kemampuan sensor dalam memisahkan objek pada beberapa kisaran panjang gelombang.
Pada dasarnya sistem pengolahan data citra satelit terdiri dari 2 perangkat yang saling melengkapi yaitu hardware dan software. Hardware yang digunakan adalah komputer dengan spesfikasi yang mampu untuk mengolah data citra satelit digital. Software yang digunakan adalah tergantung dari aplikasi yang akan diteliti. Terdapat berbagai macam software aplikasi penginderaan jauh di pasaran dunia. Namun pertimbangan pilihan dapat didasarkan pada harga software dan penggunaannya. Diantaranya adalah ERMAPPER, ERDAS, ENVI, ILWIS, IDRISI, dan lain-lain.
III. KARAKTERISTIK CITRA LANDSAT
Teknologi penginderaan jauh satelit dipelopori oleh NASA Amerika Serikat dengan diluncurkannya satelit sumberdaya alam yang pertama, yang disebut ERTS-1 (Earth Resources Technology Satellite) pada tanggal 23 Juli 1972, menyusul ERTS-2 pada tahun 1975, satelit ini membawa sensor RBV (Retore Beam Vidcin) dan MSS (Multi Spectral Scanner) yang mempunyai resolusi spasial 80 x 80 m. Satelit ERTS-1, ERTS-2 yang kemudian setelah diluncurkan berganti nama menjadi Landsat 1, Landsat 2, diteruskan dengan seri-seri berikutnya, yaitu Landsat 3, 4, 5, 6 dan terakhir adalah Landsat 7 yang diorbitkan bulan Maret 1998, merupakan bentuk baru dari Landsat 6 yang gagal mengorbit. Landsat 5, diluncurkan pada 1 Maret 1984, sekarang ini masih beroperasi pada orbit polar, membawa sensor TM (Thematic Mapper), yang mempunyai resolusi spasial 30 x 30 m pada band 1, 2, 3, 4, 5 dan 7. Sensor Thematic
Mapper mengamati obyek-obyek di permukaan bumi dalam 7 band spektral, yaitu band 1, 2 dan 3 adalah sinar tampak (visible), band 4, 5 dan 7 adalah infra merah dekat, infra merah menengah, dan band 6 adalah infra merah termal yang mempunyai resolusi spasial 120 x 120 m. Luas liputan satuan citra adalah 175 x 185 km pada permukaan bumi. Landsat 5 mempunyai kemampuan untuk meliput daerah yang sama pada permukaan bumi pada setiap 16 hari, pada Ratnasari, 2000). Kemampuan ketinggian orbit 705 km (Sitanggang, 1999 dalam spektral dari Landsat-TM, Program Landsat merupakan tertua dalam program observasi bumi. Landsat dimulai tahun 1972 dengan satelit Landsat-1 yang membawa sensor MSS multispektral. Setelah tahun 1982, Thematic Mapper TM ditempatkan pada sensor MSS. MSS dan TM merupakan whiskbroom scanners. Pada April 1999 Landsat-7 diluncurkan dengan membawa ETM+scanner. Saat ini, hanya Landsat-5 dan 7 sedang beroperasi.
Tabel 1. karakteristik citra Landsat
| Sistem | Landsat-7 |
| Orbit | 705 km, 98.2 , sun-synchronous, 10:00 AM crossing, rotasi 16 hari (repeat cycle) |
| Sensor | ETM+ (Enhanced Thematic Mapper) |
| Swath Width | 185 km (FOV=15 ) |
| Off-track viewing | Tidak tersedia |
| Revisit Time | 16 hari |
| 16 hari Band-band Spektral (µm) | 0.45 -0.52 (1), 0.52-0.60 (2), 0.63-0.69 (3), 0.76-0.90 (4), 1.55-1.75 (5), 10.4-12.50 (6), 2.08-2.34 (7), 0.50-0.90 (PAN) |
| Ukuran Piksel Lapang (Resolusi spasial) | 15 m (PAN), 30 m (band 1-5, 7), 60 m band 6 |
| Arsip data | earthexplorer.usgv.gov |
Sistem Landsat merupakan milik Amerika Serikat yang mempunyai tiga instrument pencitraan, yaitu RBV (Return Beam Vidicon), MSS (multispectral Scanner) dan TM (Thematic Mapper). (Jaya, 2002)
Ø RBV
Merupakan instrumen semacam televisi yang mengambil citra ÏsnapshotÓ dari permukaan bumi sepanjang track lapangan satelit pada setiap selang waktu tertentu.
Ø MSS
Merupakan suatu alat scanning mekanik yang merekam data dengan cara men-scanning permukaan bumi dalam jalur atau baris tertentu
Ø TM
Juga merupakan alat scanning mekanis yang mempunyai resolusi spectral, spatial dan radiometric.
Tabel 2. Band-band pada Landsat-TM dan kegunaannya (Lillesand dan Kiefer, 1997)
| Band | Panjang Spektral Kegunaan Gelombang (µm) | Spektral | Kegunaan |
| 1 | 0.45 Ò 0.52 | Biru | Tembus terhadap tubuh air, dapat untuk pemetaan air, pantaipemetaan tanah, pemetaan tumbuhan, pemetaan kehutanan dan mengidentifikasi budidaya manusia |
| 2 | 0.52 Ò 0.60 | Hijau | Untuk pengukuran nilai pantul hijau pucuk tumbuhan dan penafsiran aktifitasnya, juga 4untuk pengamatan kenampakan budidaya manusia. |
| 4 | 0.76 Ò 0.90 | Infra merah dekat | Untuk membedakan jenis tumbuhan aktifitas dan kandungan biomas untuk membatasi tubuh air dan pemisahan kelembaban tanah |
| 5 | 1.55 - 1.75 | Infra merah sedang | Menunjukkan kandungan kelembaban tumbuhan dan kelembaban tanah, juga untukmembedakan salju dan awan |
| 6 | 10.4 - 12.5 | Infra Merah Termal | Untuk menganallisis tegakan tumbuhan, pemisahan kelembaban tanah dan pemetaan panas |
| 7 | 2.08 - 2.35 | Infra merah sedang | Berguna untuk pengenalan terhadap mineral dan jenis batuan, juga sensitif terhadap kelembaban tumbuhan |
Terdapat banyak aplikasi dari data Landsat TM: pemetaan penutupan lahan, pemetaan penggunaan lahan, pemetaan tanah, pemetaan geologi, pemetaan suhu permukaan laut dan lain-lain. Untuk pemetaan penutupan dan penggunaan lahan data Landsat TM lebih dipilih daripada data SPOT multispektral karena terdapat band infra merah menengah. Landsat TM adalah satu-satunya satelit non-meteorologi yang mempunyai band inframerah termal. Data termal diperlukan untuk studi proses-proses energi pada permukaan bumi seperti variabilitas suhu tanaman dalam areal yang diirigasi. Seperti Tabel 2 menunjukkan aplikasi atau kegunaan utamaprinsip pada berbagai band Landsat TM. Sampai sekarang telah diorbitkan generasi ke 7 dari satelit sejenis. Satelit lain seperti SPOT, JERS, IRS, ADEOS tidak akan diuraikan dalam uraian ini. Salah satu generasi satelit Landsat adalah seperti pada gambar 15 dengan karakteristik seperti terlihat pada gambar berikut:
Gambar Satelit penginderaan jauh dalam orbit mengelilingi bumi.
Orbit Landsat adalah dari kutub ke kutub (orbit polar) pada ketinggian sekitar 700 Km dengan inklinasi 98.2 derajat dengan waktu orbit ulang untuk daerah tertentu (revisit time) 16 hari, artinya setiap 16 hari sekali satelit itu melewati daerah yang sama
Gamabar. Orbit polar satelit Landsat.
Data Landsat merupakan salah satu yang paling banyak dipakai dalam pemetaan pada umumnya karena mempunyai cakupan yang sangat luas, 180 x 180 km2 dengan resolusi spasial cukup baik (30 meter) Landsat 7 ETM+ mempunyai 8 band, 6 band pada selang cahaya tampak dan inframerah dekat dengan resolusi spasial 30 meter, 1 band pada selang cahaya inframerah termal dengan resolusi spasial 120 meter dan 1 band pada selang pankromatik dengan resolusi spasial 15 meter.
IV. PEMANFAATAN CITRA LANSAT
Citra Landsat sangat bermanfaat dalam mebantu pekerjaan manusia dalanm hal inventarisasi SDA. Satelit Landsat telah lebih dari sepuluh tahun dimanfaatkan oleh pengguna di Indonesia untuk berbagai sektor kegiatan. Oleh karena itu sampai saat ini masih banyak pengguna data inderaja yang bergantung pada data Landsat,beberapa pemanfaatan dari Citra Landsat antar lain :
A. Menduga Produksi Padi
Menduga luas panen padi sa-ngat penting untuk mengeta-hui potensi luas panen dan produksipadi di suatu daerah. Pemanfaatanteknologi penginderaan jauh citra satelit Landsat Thematic Mapper(TM) merupakan alternatif yang te-pat untuk wilayah Indonesia dalamusaha memperoleh informasi sum-ber daya pertanian, khususnya luas tanaman pertanian secara cepatdan akurat.Satelit Landsat TM dilengkapidengan sensor yang dapat mere-kam setiap objek di permukaanbumi yang memantulkan atau memancarkan energi elektromagnetikdari ketinggian tertentu. Satelit tersebut merekam daerah yang samasetiap 16 hari sekali dengan ca-kupan wilayah 185 km x 185 km.Rekaman tersebut setelah diprosesmenghasilkan data digital yang dapat diinterpretasi dengan perangkatkomputer, atau berupa data visualcitra tercetak yang sangat miripdengan foto berwarna yang dapatdiinterpretasi secara manual.
1. Pemantauan Fase-fasePertumbuhan Padi
Kunci interpretasi citra Landsat yangpaling penting untuk mengenali la-han sawah adalah mengetahui fase-fase pertumbuhan tanaman padi.Lahan sawah mempunyai ciri-ciri yang unik sehingga mudah dibedakan dengan lahan lainnya. Lahan sawah berbentuk petakan-petakan,memerlukan genangan air, umumnya terletak pada daerah yang relatif datar. Di daerah yang berlereng,lahan sawah selalu berteras, petak-annya memanjang mengikuti kon-tur, dengan tanaman utama padidan sebagian diselingi dengan taaman palawija atau tebu dan tem-bakau. Dari ciri-ciri yang terlihat da-lam citra Landsat tersebut, lahansawah dapat dibedakan dengan penggunaan lahan yang lain.Pengenalan jenis penutup lahanseperti padi, kedelai, dan jagung pada citra Landsat dilakukan dengan mempelajari karakteristik reflektan (spectral signature) dari pertumbuhan tanaman yang akan diidentifikasi. Vegetasi/tanaman yangberbeda akan memantulkan energielektromagnetik (spectral reflec-tance) yang berbeda sehingga gam-bar yang terekam (image) dan tam-pak pada citra Landsat juga berbe-da. Karakteristik reflektan tersebut merupakan suatu pola tingkatan in-tensitas reflektan suatu objek yangdinyatakan dalam nilai pixel (pictureelement) pada citra satelit. Dengan demikian, nilai pixel merupakan unsur interpretasi utama dalam me-ngenali objek, termasuk tanamanpertanian, yang direkam citra Landsat. Fase-fase kondisi penutupan lahanselama masa pertumbuhan tanamanpadi dan kenampakannya pada citraLandsat dapat dijelaskansebagaiberikut :
a. Fase awal pertumbuhan padi, dimana lahan sawah didominasi oleh air karena penggenangan. Pada citra Landsat TM dengan komposisi warna true color composite (TCC), lahan sawah akan tampak berwarna biru.
b. Fase pertumbuhan vegetatif, ditandai dengan semakin lebatnya daun tanaman padi yang menutupi seluruh lahan sawah. Pada fase ini, penutupan lahan didominasi oleh warna hijau. Warna hijau ini akan tampak hijau pada citra.
c. Fase pertumbuhan generatif, dimana lahan sawah yang semula didominasi oleh daun yang berwarna hijau akan digantikan dengan butir-butir padi yang berwarna kuning pucat pada TCC
d. Fase panen. Pada fase ini lahan menjadi bera selama jangka waktu tertentu. Pada kondisi ini lahan sawah akan tampak berwarna coklat kemerahan pada komposisi warna TCC. Perkiraan Panen Padi Perkiraan masa panen padi dapat dilakukan dalam tiga periode pemantauan, yaitu:
Ø Januari-April: untuk perkiraanpanen bulan Februari, Maret, April, dan Mei.
Ø Mei-Agustus: untuk perkiraanpanen bulan Juni, Juli, Agustus,dan September.
Ø September-Desember: untuk perkiraan panen bulan Oktober, November, Desember, dan Januari.
Dengan pemantauan yang berurutan dan mengacu kepada umurpadi yang berkisar antara 110-120hari, maka fase (masa) panen dapatdiperkirakan. Fase panen dapatdiperkirakan apabila awal masatanam sudah dapat terpantau, yaitu adanya perubahan dari fase beramenjadi fase air (pengolahan tanah/ penggenangan), dan lebih yakin lagi bila diikuti oleh perubahan dari fase air menjadi fase vegetatif. Prediksi panen padi dapat dilakukan sampai 3 bulan sebelum panen. Perkiraan masa panen padi ditentukan berdasarkan umur padi yang diperoleh dari hasil transformasi nilai indeks vegetasi menjadi umur padi. Nilai indeks vegetasin tersebut diperoleh dari hasil analisis digital citra Landsat. Perkiraan panen padi 1 bulan sebelum panen ditentukan berdasarkan umur padi lebih dari 13 minggu. Panen padi 2 bulan yang akan datang ditentukan berdasarkan umur padi antara 8-12 minggu, sedangkan panen padi 3 bulan yang akan datang ditentukan berdasarkan umur padi antara 5-7 minggu. Panen padi yang terjadi 1 bulan sebelumnya ditentukan berdasarkan kenampakan lahan bera pada citra Landsat.
B. Pendugaan Produksi Padi dan Luas Panen
Fase generatif merupakan fase per-tumbuhan optimum tanaman padi,yaitu pada saat padi berumur 11-13 minggu setelah tanam. Pada saat itu, tanaman padi mempunyai nilai indeks vegetasi yang optimumpada citra satelit yang dinyatakan dengan Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Tanaman padi yang mempunyai nilai NDVI optimum tersebut kemudian pada waktu panen diubin atau dihitung produksinya untuk mengetahui produktivitasnya (ton per hektar). Berdasarkan data ubinan tersebut maka untuk daerah lain yang mempunyai nilai NDVI yang sama dapat diduga pula produktivitasnya.
Untuk menduga luas areal panendilakukan dengan cara menghitung jumlah pixel yang mempunyai warna kuning pucat pada komposisi warna TCC. Satu pixel berukuran 30 m x 30 menjadi lapangan merupakan satuan luasan terkecil yang dapat terekam dalam citra Landsat. Dengan mempertimbangkan terjadinya risiko kekeringan maupun serangan hama dan penyakit, maka padi muda yang berumur kurang dari 5 minggu tidak digunakan untuk perkiraan luas panen, terutama pada musim kemarau. Perhitungan luas areal panen dapat dilakukan berdasarkan batas wilayah provinsi atau kabupaten, sehingga dapat diketahui informasi luas panen padi untuk setiap provinsi dankabupaten di Indonesia
C. Pemetaan Batimetri
Selain untuk pemetaan objek dasar perairan dangkal, citra landsat ETM+ juga dapat digunakan untuk pemetaan batimetri. Keterbatasan yang paling utma adalah resolusi spasial yang tidak memadai dan rendahnya akurasi.
D. Menghitung nilai ekonomis SDA
Pemanfaatan citra Lnandsat untuk mengitung nilai ekonomos SDA misalnya adalah Untuk menghitung nilai ekonomi hutan mangrove dan tambak, data inderaja sangat berperan dalam tahap identifikasi liputan lahan / penggunaan lahan sehingga diketahui kondisi dan luasannya secara menyeluruh dalam waktuyang relatif lebih singkat. Tanpa data inderaja perhitungan luas masing-masing liputan lahan akan memakan waktu dan biaya yang besar.Dengan citra Landsat ETM, klasifikasi yang dihasilkan bersifat global, hal ini bisa diperbaiki dengan menggunakan citra yang lebih halus resolusi spasialnya ditambah pengetahuan lapangan yang dalam. Semakin tinggi resolusi spasialnya semakin detil klasifikasi, dengan demikian diharapkan nilai ekonomi SDA yang dihitung semakin mendekati kebenaran.Dari kedua jenis perhitungan (hutan mangrove dan tambak), didapatkan hasil bahwa hutan mangrove mempunyai nilai ekonomi lebih tinggi dibandingkan dengan hasil budidaya tambak, hal ini dikarenakan hutan mangrove tidak hanya mempunyai manfaat langsung tetapi juga manfaat tidak langsung yang nilainya sangat tinggi. Dengan kerapatan mangrove yang rendah, akan menurunkan nilai ekonomi mangrove tersebut
V. KESIMPULAN
Beberapa citra satelit yang telah disajikan, masing-masing citra mempunyai keunggulan dan kelemahan. Kelebihan pada satu citra akan menentukan pilihan bagi pengguna sesuai kebutuhan dan sumberdaya yang dimilikinya. Sebagian besar citra satelit masih dimiliki oleh negara-negara maju seperti Eropa dan Amerika Serikat. Pemahaman berbagai karakteristik citra satelit dapat bermanfaat kalangan yang mendalami penginderaan jauh khususnya untuk keperluan pengelolaan sumberdaya alam. Diharapkan untuk waktu mendatang negara berkembang dan bahkan Indonesia bisa mengeksplorasi sumberdaya alamnya melalui satelit yang diluncurkannya sendiri.
DAFTAR PUSTAKA
http://www.photolib.noaa.gov/space/spac0087.htm [22 Oktober 2004]
0 komentar:
Posting Komentar